陆汝钤院士的3D手机动画自动生成中中文命名实体识别方法

本文主要探讨了"论文研究-面向手机3D动画自动生成的中文命名实体识别"这一主题，由陆汝钤院士提出的创新技术聚焦于计算机辅助动画生成过程中的关键环节。命名实体识别（NER）作为自然语言处理的核心技术，其目标是从文本中准确识别出各类实体，如人名、地名、机构名等，这些在动画生成中起到指导作用，尤其是对于手机3D动画，识别特定类型的命名实体如学校、餐馆、商场名称等至关重要。 论文中，作者采用了一种结合隐马尔可夫模型（HMM）和规则的方法来解决这一问题。HMM通过利用词性、特征词和词义信息进行训练，能够捕捉实体的上下文模式。然而，由于中文命名实体识别的复杂性，特别是对特殊领域实体的识别，如商业名称，传统方法可能面临挑战。因此，研究者通过自动提取规则对统计模型的识别结果进行了补充和修正，旨在提高识别的精确性和完整性。 实验结果显示，该方法在开放性测试中达到了较高的性能指标，最高准确率达到了79.89%，召回率达到了86.6%，F值为83.11%，显示了在手机3D动画自动生成中具有较好的实用价值。这项工作不仅填补了针对特殊领域命名实体识别研究的空白，也为手机多媒体内容的智能化生成提供了新的可能性。 这篇论文的重要贡献在于提出了一种适应手机3D动画生成的中文命名实体识别策略，展示了人工智能在动画制作流程中的应用潜力，同时也为后续的研究者提供了一个有效的技术框架，推动了计算机辅助动画创作的自动化和智能化发展。